Độ tin cậy của mô hình transformer tiền huấn luyện sinh (GPT) ra sao? Để trả lời câu hỏi này, một nhóm gồm nhiều trường đại học và viện nghiên cứu nổi tiếng đã phát hành một nền tảng đánh giá độ tin cậy tổng hợp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), và đã được giới thiệu chi tiết trong tài liệu gần đây mang tên "DecodingTrust: Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT."
Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra một số vấn đề quan trọng liên quan đến độ tin cậy. Ví dụ, mô hình GPT dễ bị dẫn dắt, tạo ra đầu ra độc hại và thiên lệch, và rò rỉ thông tin riêng tư trong dữ liệu huấn luyện và lịch sử trò chuyện. Thú vị là, mặc dù GPT-4 thường đáng tin cậy hơn GPT-3.5 trong các bài kiểm tra chuẩn, nhưng khi đối mặt với các hệ thống hoặc gợi ý người dùng được thiết kế độc hại, GPT-4 lại dễ bị tấn công hơn, điều này có thể do GPT-4 tuân theo các chỉ dẫn gây hiểu lầm một cách nghiêm ngặt hơn.
Công việc này trình bày một đánh giá toàn diện về độ tin cậy của mô hình GPT, tiết lộ một số khoảng cách tin cậy chính. Nhóm nghiên cứu đã chia sẻ kết quả nghiên cứu với các bên liên quan để kịp thời giải quyết các vấn đề tiềm ẩn. Mục tiêu của họ là khuyến khích nhiều nhà nghiên cứu hơn tiếp tục đào sâu trên cơ sở này, nhằm ngăn chặn những kẻ xấu lợi dụng những lỗ hổng này gây hại.
Góc nhìn về độ tin cậy của mô hình ngôn ngữ
Nhóm nghiên cứu đã thực hiện đánh giá toàn diện về độ tin cậy của mô hình GPT từ tám góc độ khác nhau, bao gồm nhiều kịch bản, nhiệm vụ, chỉ số và tập dữ liệu khác nhau. Mục tiêu chính của họ là đánh giá hiệu suất của mô hình GPT từ các góc độ độ tin cậy khác nhau, cũng như khả năng thích ứng của nó trong môi trường đối kháng.
Ví dụ, để đánh giá độ bền của GPT-3.5 và GPT-4 trước các cuộc tấn công đối kháng văn bản, nhóm nghiên cứu đã xây dựng ba kịch bản đánh giá:
Đánh giá trên tiêu chuẩn AdvGLUE, sử dụng mô tả nhiệm vụ hư vô.
Đánh giá trên cơ sở dữ liệu AdvGLUE, đưa ra các hướng dẫn nhiệm vụ khác nhau và thiết kế các gợi ý hệ thống.
Đánh giá văn bản đối kháng đầy thách thức AdvGLUE++ do nhóm nghiên cứu tạo ra.
Những phát hiện chính của DecodingTrust
Nghiên cứu đã phát hiện ra một số lợi thế và mối đe dọa chưa từng được công bố trước đây của các mô hình ngôn ngữ lớn về độ tin cậy.
Về độ bền của mô hình đối với các buổi trình diễn đối kháng, GPT-3.5 và GPT-4 sẽ không bị lừa bởi các ví dụ phản thực được thêm vào trong buổi trình diễn, thậm chí có thể hưởng lợi từ chúng. Tuy nhiên, các buổi trình diễn chống gian lận có thể khiến những mô hình này đưa ra dự đoán sai về đầu vào phản thực, đặc biệt là khi các buổi trình diễn phản thực gần gũi với đầu vào của người dùng. GPT-4 dễ bị ảnh hưởng hơn trong vấn đề này so với GPT-3.5.
Về mặt độc hại và thiên kiến, hai mô hình GPT không có sự khác biệt lớn về độ thiên lệch đối với hầu hết các chủ đề khuôn mẫu dưới các hệ thống nhắc nhở tốt và không có mục tiêu. Nhưng dưới các hệ thống nhắc nhở gây nhầm lẫn, chúng có thể bị "dụ" đồng ý với nội dung thiên kiến. GPT-4 dễ bị ảnh hưởng hơn GPT-3.5 bởi các hệ thống nhắc nhở gây nhầm lẫn có mục tiêu. Sự thiên lệch của mô hình còn phụ thuộc vào nhóm dân cư và chủ đề khuôn mẫu được đề cập trong nhắc nhở của người dùng.
Về vấn đề rò rỉ thông tin cá nhân, nghiên cứu cho thấy mô hình GPT có thể rò rỉ thông tin nhạy cảm trong dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là trong một số trường hợp nhất định. GPT-4 thể hiện tốt hơn GPT-3.5 trong việc bảo vệ thông tin danh tính cá nhân, nhưng cả hai mô hình đều tỏ ra khá vững vàng khi đối mặt với một số loại thông tin cá nhân. Tuy nhiên, trong những điều kiện cụ thể, cả hai mô hình đều có thể rò rỉ nhiều loại thông tin cá nhân.
Tổng thể mà nói, nghiên cứu này cung cấp cho chúng ta những hiểu biết quan trọng về độ tin cậy của mô hình GPT, đồng thời cũng tiết lộ một số rủi ro và thách thức tiềm ẩn. Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với việc cải thiện và hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ lớn, cũng như chỉ ra hướng đi cho các nghiên cứu trong tương lai.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT: Lợi thế và rủi ro tiềm ẩn cùng tồn tại
Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT
Độ tin cậy của mô hình transformer tiền huấn luyện sinh (GPT) ra sao? Để trả lời câu hỏi này, một nhóm gồm nhiều trường đại học và viện nghiên cứu nổi tiếng đã phát hành một nền tảng đánh giá độ tin cậy tổng hợp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), và đã được giới thiệu chi tiết trong tài liệu gần đây mang tên "DecodingTrust: Đánh giá toàn diện độ tin cậy của mô hình GPT."
Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra một số vấn đề quan trọng liên quan đến độ tin cậy. Ví dụ, mô hình GPT dễ bị dẫn dắt, tạo ra đầu ra độc hại và thiên lệch, và rò rỉ thông tin riêng tư trong dữ liệu huấn luyện và lịch sử trò chuyện. Thú vị là, mặc dù GPT-4 thường đáng tin cậy hơn GPT-3.5 trong các bài kiểm tra chuẩn, nhưng khi đối mặt với các hệ thống hoặc gợi ý người dùng được thiết kế độc hại, GPT-4 lại dễ bị tấn công hơn, điều này có thể do GPT-4 tuân theo các chỉ dẫn gây hiểu lầm một cách nghiêm ngặt hơn.
Công việc này trình bày một đánh giá toàn diện về độ tin cậy của mô hình GPT, tiết lộ một số khoảng cách tin cậy chính. Nhóm nghiên cứu đã chia sẻ kết quả nghiên cứu với các bên liên quan để kịp thời giải quyết các vấn đề tiềm ẩn. Mục tiêu của họ là khuyến khích nhiều nhà nghiên cứu hơn tiếp tục đào sâu trên cơ sở này, nhằm ngăn chặn những kẻ xấu lợi dụng những lỗ hổng này gây hại.
Góc nhìn về độ tin cậy của mô hình ngôn ngữ
Nhóm nghiên cứu đã thực hiện đánh giá toàn diện về độ tin cậy của mô hình GPT từ tám góc độ khác nhau, bao gồm nhiều kịch bản, nhiệm vụ, chỉ số và tập dữ liệu khác nhau. Mục tiêu chính của họ là đánh giá hiệu suất của mô hình GPT từ các góc độ độ tin cậy khác nhau, cũng như khả năng thích ứng của nó trong môi trường đối kháng.
Ví dụ, để đánh giá độ bền của GPT-3.5 và GPT-4 trước các cuộc tấn công đối kháng văn bản, nhóm nghiên cứu đã xây dựng ba kịch bản đánh giá:
Những phát hiện chính của DecodingTrust
Nghiên cứu đã phát hiện ra một số lợi thế và mối đe dọa chưa từng được công bố trước đây của các mô hình ngôn ngữ lớn về độ tin cậy.
Về độ bền của mô hình đối với các buổi trình diễn đối kháng, GPT-3.5 và GPT-4 sẽ không bị lừa bởi các ví dụ phản thực được thêm vào trong buổi trình diễn, thậm chí có thể hưởng lợi từ chúng. Tuy nhiên, các buổi trình diễn chống gian lận có thể khiến những mô hình này đưa ra dự đoán sai về đầu vào phản thực, đặc biệt là khi các buổi trình diễn phản thực gần gũi với đầu vào của người dùng. GPT-4 dễ bị ảnh hưởng hơn trong vấn đề này so với GPT-3.5.
Về mặt độc hại và thiên kiến, hai mô hình GPT không có sự khác biệt lớn về độ thiên lệch đối với hầu hết các chủ đề khuôn mẫu dưới các hệ thống nhắc nhở tốt và không có mục tiêu. Nhưng dưới các hệ thống nhắc nhở gây nhầm lẫn, chúng có thể bị "dụ" đồng ý với nội dung thiên kiến. GPT-4 dễ bị ảnh hưởng hơn GPT-3.5 bởi các hệ thống nhắc nhở gây nhầm lẫn có mục tiêu. Sự thiên lệch của mô hình còn phụ thuộc vào nhóm dân cư và chủ đề khuôn mẫu được đề cập trong nhắc nhở của người dùng.
Về vấn đề rò rỉ thông tin cá nhân, nghiên cứu cho thấy mô hình GPT có thể rò rỉ thông tin nhạy cảm trong dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là trong một số trường hợp nhất định. GPT-4 thể hiện tốt hơn GPT-3.5 trong việc bảo vệ thông tin danh tính cá nhân, nhưng cả hai mô hình đều tỏ ra khá vững vàng khi đối mặt với một số loại thông tin cá nhân. Tuy nhiên, trong những điều kiện cụ thể, cả hai mô hình đều có thể rò rỉ nhiều loại thông tin cá nhân.
Tổng thể mà nói, nghiên cứu này cung cấp cho chúng ta những hiểu biết quan trọng về độ tin cậy của mô hình GPT, đồng thời cũng tiết lộ một số rủi ro và thách thức tiềm ẩn. Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với việc cải thiện và hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ lớn, cũng như chỉ ra hướng đi cho các nghiên cứu trong tương lai.